AI版MrBeast与《变形计》赛博复活爆火，LibTV联合抖音未来导演扶持计划造星
LibTV与抖音未来导演扶持计划达成合作，联合扶持AI综艺创作者，@十万个挑战、@重塑计等已加入。@十万个挑战单条视频189万赞、账号吸粉200多万，一集5分钟AI综艺生成成本约2000-5000元、制作周期约一周；AI版《变形计》@重塑计更新四期，平均每期点赞超20万。
#GitHub
量子位AI 评分4242 GitHub Blog · AI & MLAI 评分4040 GitHub 如何用 ModernBERT 分类器提升密钥扫描精度
GitHub 为密钥扫描训练了基于 ModernBERT 的上下文感知分类器，替代此前的 LLM 流水线，使推送后扫描中位执行时间缩短 86%、服务成本降低超 98%，用户告警接受率提升 11.5%。该方案采用两阶段流水线：先用正则表达式高召回生成候选，再由微调后的 ModernBERT 结合文件路径、变量名和上下文判断是否为真实凭证，从而过滤占位符、测试样例等硬负例。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分2323 GitHub Copilot 新手教程：如何让 Copilot 了解你的代码库
GitHub Copilot 通过四种方式获取项目上下文：自定义指令（.github/copilot-instructions.md）传达仓库约定，agent skills 打包可复用流程，自定义 agents 应对跨文件复杂任务，MCP servers 连接外部工具与数据源。
Simon WillisonAI 评分1010 Python 3.15.0 加入 actions/python-versions
GitHub Actions 的 actions/python-versions 已加入 Python 3.15.0，现在可以在测试矩阵中写入 "3.15" 对新的 Python 3.15.0 正式版跑测试。Simon Willison 称已为此等待数日，此前还让 ChatGPT 每小时 clone 并 git pull 一次，直到稳定的 3.15 被添加。
GitHub Blog · AI & ML精选AI 评分6767 GitHub 推出 AI 密钥检测分类器，推送前拦截时间低于 2 毫秒
GitHub 发布基于 ModernBERT 的通用密钥检测分类器，在推送路径上以不到 2 毫秒评估候选密钥，据称可将可拦截的密钥数量提升一倍以上。该模型与 Microsoft Applied Sciences 合作构建，能利用周边代码上下文判断数据库 URL、Kubernetes Secret 与 Dockerfile 中的密码类值。
推荐理由：GitHub 公开九季度密钥泄露数据与新型分类器的拦截时延，可据此判断推送前防护的工程取舍。
GitHub Blog · AI & ML精选AI 评分6060 GitHub 发布 AI 代码审查开源基准 ReviewBench
GitHub 发布代码审查开源基准 ReviewBench，基于 1.039 亿个 GitHub PR 的分布特征构建，包含来自 187 个开源仓库、覆盖 19 种语言的 219 个 PR。
推荐理由：GitHub 公开了代码审查基准的数据构成与评分方法，读者可据此理解智能体代码审查的离线评测口径。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分2121 AI 正在改变开发者工作，GitHub 给出三项值得强化的技能
GitHub 发文指出，AI 正在改变开发者的工作方式，并建议强化三项技能：学会指挥 AI 智能体而非仅使用它、不要信任 AI 的第一个答案、用 AI 省下的时间解决更大的问题。文中提到 GitHub Copilot 内置的 Rubber Duck agent 会用第二个模型对计划、代码和测试进行批判性审查。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分4747 GitHub Copilot：当聊天是错误 UI，canvas 才是答案
GitHub 认为聊天框是多数场景下与 AI 协作的错误界面，并提出 GitHub Copilot app 中的 canvas：一种运行在应用内、无浏览器外壳的全栈应用，可与 Copilot agent 双向通信、调用第三方 API 并在本地执行代码。官方示例包括 Connect 4 对局、Winget 包管理界面、SQLite 自助操作，以及把研究、原型、实现等开发流程自动化以尽量让人脱离循环。
GitHub Blog · AI & ML精选AI 评分6767 GitHub Security Lab 发布 Fuzzing Taskflow 智能体，自动完成 C/C++ 项目 fuzzing
GitHub Security Lab 发布 Fuzzing Taskflow，一个面向 C/C++ 项目的自主 fuzzing 流水线，指向一个 GitHub 仓库即可自动识别入口点、分析构建系统、编写 harness、运行 AFL++、读取覆盖率报告并分诊崩溃。
推荐理由：作者公开了自主 fuzzing 流水线的架构与运行方式，可看 LLM 智能体如何接手覆盖率分析与崩溃分诊。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分2121 GitHub Copilot 应用如何渲染超大 pull request
GitHub Copilot 应用重构了 pull request 视图，以便流畅渲染包含 2,200 个文件、超百万行改动和 400 多条行内评论的超大 pull request。其核心是把文档高度拆成确定性代码几何与动态块几何两部分：代码行高提前精确计算，评论等动态块则延迟测量并把校正锚定在用户当前查看的位置。